Цель. Разработать и апробировать методику диагностики институциональных дисбалансов инновационного цикла на примере Республики Татарстан, а также определить направления их снижения с использованием потенциала цифровых технологий.

Задачи. Представить авторскую четырехэтапную матрицу инновационного цикла, интегрирующую ключевые показатели и типы институциональных дисбалансов; провести анализ динамики ключевых инновационных показателей Республики Татарстан, их нормированных значений и доли региона в общероссийских показателях; выявить и классифицировать институциональные дисбалансы при сопоставлении фактических темпов роста с нормативной моделью; сформулировать предложения о создании пилотных цифровых институтов.

Методология. Базируется на триедином подходе: институциональная теория (носители инновационной деятельности имеют различные мотивы, для успешной поддержки которых нужны различные институты), теория инноватики (матричное представление этапов инновационного цикла) и теория стратегического управления (принцип соподчиненности темпов роста). Эмпирическую базу составили данные Росстата и Роспатента в Республике Татарстан за 2014–2024 гг.

Результаты. Во-первых, предложена оригинальная, авторская концепция диагностики инновационного цикла, состоящего из четырех основных этапов: это генерация инновационной идеи, продвижение инновации в процессе работы инновационной инфраструктуры, реализация инновации на рынке в рамках деятельности малой инновационной фирмы, масштабирование и диффузия инновации. Для каждого этапа выделены ключевые статистические показатели, темпы роста которых должны быть иерархически взаимосвязаны (сбалансированы) между собой. При этом темпы роста предшествующих этапов должны опережать темпы роста последующих этапов в целях обеспечения расширенного воспроизводства инноваций. Темпы роста — это косвенная количественная характеристика институционального благополучия каждого этапа инновационного цикла. Если иерархия (сбалансированность) темпов роста нарушается при переходе инновации с этапа на этап, это свидетельствует о наличии проблем в институциональном обеспечении процессов коммерциализации. Во-вторых, проведена диагностика авторского интегрального индекса инновационности Республики Татарстан, состоящего из четырех показателей, отражающих укрупненные этапы инновационного цикла. В частности, наблюдается рост с 7,23 в первой пятилетке (2015–2019) до 8,21 во второй (2020–2024). Доля региона в общероссийских показателях возросла по всем направлениям оценки инновационной деятельности, а именно: по затратам на исследования и разработки (с 1,51 до 2,02  %), количеству патентов (с 3,7 до 4,13  %), затратам на инновационную деятельность организаций (с 5,72 до 8,9 %), объемам инновационной продукции (с 10,82 до 13,23 %). Анализ темпов роста инновационных показателей Республики Татарстан позволил идентифицировать четыре типа институциональных дисбалансов (Д1–Д4). Доминирующим является дисбаланс Д2 (остановка инновационной инфраструктуры), выявленный в семи случаях из семнадцати за десять лет анализируемого периода.

Выводы. Рассмотренные институциональные дисбалансы приводят к неэффективному функционированию инновационного цикла на всех этапах коммерциализации инновационной идеи. Выявленная позитивная динамика свидетельствует о системном прогрессе инновационной экономики Республики Татарстан. С 2014 по 2024 г. дисбалансы Д1, Д3, Д4 получили наибольшую поддержку со стороны институтов развития, были снижены. Эти дисбалансы возникают при снижении эффективности научной сферы (низкое качество патентов), снижении поддержки реального сектора производства (нет инвестиций в модернизацию) и снижении обратных потоков от коммерциализации в науку (нет мотивации к инновационной деятельности). Наиболее устойчивым оказался дисбаланс Д2, возникающий с увеличением инвестиций в коммерциализацию новшеств в объектах инновационной инфраструктуры при одновременном снижении потока объектов интеллектуальной собственности. Устранение этого дисбаланса будет возможным при цифровой трансформации институтов, то есть создании пилотных цифровых платформ и программ. Ключевым звеном должна стать сеть цифровых центров трансфера технологий, интегрирующая базы данных (в том числе с помощью искусственного интеллекта) для автоматизированного поиска индустриальных партнеров, краудинвестинговые механизмы для привлечения финансирования в венчурные проекты и блокчейн-системы для защиты прав на объекты интеллектуальной собственности. Реализация предложенных мер позволит перейти от фрагментарной поддержки инноваций к формированию целостной, самовоспроизводящейся инновационной экосистемы, способной обеспечить технологический суверенитет Республики Татарстан, а в перспективе и Российской Федерации.

Цель. Проанализировать возможности экспорта риса из России в страны мира в  условиях отмены запрета на экспорт с января 2026 г.

Задачи. Исследовать долгосрочную динамику производства, экспорта, импорта и потребления риса в России для подтверждения наличия экспортного потенциала; рассмотреть государственное регулирование экспорта риса в первой половине 2020-х гг.; изучить особенности региональной структуры производства риса в России в контексте экспорта; проанализировать географическую структуру экспорта риса из России до введения ограничений; определить потенциальные рынки сбыта российского риса, выделить их базовые характеристики и выявить наиболее перспективные страны-покупатели в современных условиях.

Методология. Исследование проведено с помощью методов товарного баланса, сравнительногеографического и внешнеторгового анализа, в том числе с применением длинных ретроспективных рядов данных.

Результаты. Урожаи риса в России показывают долгосрочную тенденцию к росту, потребление растет низкими темпами. Объемы импорта относительно стабильны и не зависят от урожая, поскольку формируются сортами, не выращиваемыми в России ввиду климатических причин. Импорт составляет около 20  % видимого потребления. С конца 2000-х гг. в отрасли образуются излишки для экспорта, жесткие ограничения вывоза с июля 2022 г. привели к росту складских запасов. В 2010-е гг. Россия вела эффективный экспорт риса в десятки стран, на ряде рынков она стала важным поставщиком. Примерно 95  % риса выращивают на Юге России, что делает наиболее удобными для экспорта рынками страны СНГ, Ближнего Востока и Северо-Восточной Африки. Все крупные покупатели российского риса в  2016–2021 гг. и крупные страны-импортеры указанных регионов проанализированы с точки зрения существующей рыночной ситуации, включающей в себя объемы и динамику импорта риса, величину урожаев и зависимость от импорта, конкурентную среду, взаимоотношения с Россией.

Выводы. Россия обладает возможностями стабильного экспорта риса в существенных объемах без ущерба внутреннему рынку, примерно 20  % урожая, или 200–250 тыс. т в год на современном этапе. Наиболее перспективными рынками для поставок из России являются Турция, Иордания, Монголия и Азербайджан, в которые до введения запрета осуществлялись крупные отгрузки. При определенных условиях к ним можно будет причислить Ливию и Китай. Дополнительными перспективными рынками выступают Ирак, Саудовская Аравия и ОАЭ, имеющие хорошие рыночные показатели, опыт импорта российского риса и активно торгующие с Россией в условиях санкций. С некоторыми оговорками к этой группе также относится Иран. Поставки в страны ЕАЭС развиваются вне ограничений.

Цель. Предложить концепцию усовершенствованной модели системы мониторинга социально-экономического развития Санкт-Петербурга на основе инновационных инструментов.

Задачи. Провести критический анализ существующих методов и систем мониторинга социально-экономических процессов при одновременном выявлении их ограничений в контексте потребностей управления крупным многофункциональным городом; обосновать архитектуру и функциональные возможности цифровых инструментов (включая анализ больших данных, IoT, ГИС), интегрируемых в систему мониторинга для повышения ее релевантности, оперативности и прогнозного потенциала; предложить усовершенствованную модель системы мониторинга социально-экономического развития Санкт-Петербурга на основе инновационных инструментов.

Методология. Авторами применен системный и междисциплинарный подход, предусматривающий сравнительный анализ, нормативно-правовой и институциональный анализ, концептуальное моделирование, метод case-study (на примере Санкт-Петербурга), анализ вторичных данных и проектирование информационных систем.

Результаты. Выявлены системные ограничения мониторинга Санкт-Петербурга: ведомственная разобщенность данных, высокая задержка показателей (задержка от двух до пяти месяцев, лишь 41,7 % ежемесячных), отсутствие инструментов оперативной аналитики. Разработана архитектура цифровой платформы, включающая в себя Единое городское хранилище данных (Data Lake) для консолидации ведомственной статистики, IoT, ГИС и  цифровых следов; аналитический модуль с применением машинного обучения для прогнозирования; систему иерархических дашбордов для разных уровней управления. В  отличие от существующих разработок, предложенная модель дополнена организационно-институциональным контуром: обоснована необходимость введения должности CDO, адаптации регионального законодательства для работы с обезличенными данными и переподготовки кадров.

Выводы. Предложена целостная модель мониторинга мегаполиса на основе синтеза Data Science, принципов умного города и стратегического управления. Новизна состоит в адаптации платформенных решений к специфике российского мегаполиса (законодательные ограничения, ведомственная структура), что восполняет разрыв между экономической теорией и прикладными IT-разработками. Развиты положения теории регионального управления: доказано, что эффективность мониторинга определена интеграцией технологического, институционального и кадрового компонентов в единый управленческий цикл. Модель создает основу для модернизации аналитического обеспечения Правительства Санкт-Петербурга, позволяя сократить время реакции на управленческие ситуации с двух-трех месяцев до режима реального времени и перейти от констатации прошлого к прогнозированию рисков. Технологическая модернизация недостаточна: успех зависит от трансформации управленческой культуры, региональных стандартов работы с данными и цифровых компетенций государственных служащих. Без этого платформа останется невостребованной.

Цель. Рассмотреть перспективы и возможные модели развития Большого Уссурийского острова как трансграничной экономической зоны, обеспечивающей международное сотрудничество и стимулирующей экономику региона.

Задачи. Проанализировать существующие стратегии и концептуальные подходы к развитию Большого Уссурийского острова; оценить международный опыт аналогичных проектов (Международный центр приграничного сотрудничества «Хоргос», программа «Макиладора», Кэсонский индустриальный район); определить потенциальные возможности и угрозы развития Большого Уссурийского острова как трансграничной экономической зоны, а также выявить факторы успешного функционирования; предложить рекомендации по адаптации зарубежного опыта в российских реалиях.

Методология. Исследование проведено с помощью метода анализа научных публикаций, нормативных документов, пресс-релизов и отчетов государственных органов, тематических исследований международных организаций и профессиональных сообществ. Применены методы сравнения, систематизации и обобщения информации.

Результаты. Подтверждена необходимость создания специализированного правового статуса для Большого Уссурийского острова. Установлены приоритеты его развития, в частности логистический хаб, аграрный сектор, туризм и эколого-культурная составляющая. Выявлены главные препятствия, в том числе отсутствие четкого правового регулирования, дефицит транспортной инфраструктуры, трудности, связанные с экологической защитой уникальной природы острова. Обращено внимание на мировые аналоги, проанализирован их положительный и отрицательный опыт («Хоргос», программа «Макиладора», технопарк Кэсон), а также показаны общие закономерности и специфичные черты каждого проекта.

Выводы. Разработка и реализация планов по развитию Большого Уссурийского острова — сложный, но перспективный проект, имеющий огромное значение для укрепления российскокитайского сотрудничества и социально-экономического развития Дальневосточного региона России. Главная идея состоит в формировании трансграничной экономической зоны, которая позволит превратить остров в международный логистический узел, агропромышленный комплекс и центр притяжения туристов. В статье акцент сделан на вопросах разработки прозрачных юридических механизмов и необходимости гармоничного развития инфраструктуры, необходимых для превращения Большого Уссурийского острова в полноценный трансграничный логистический и туристический центр.

Цель. Концептуализация теоретико-методических основ управления бизнес-рисками организации с учетом динамики социально-экономического развития общества.

Задачи. Исследование категориально-терминологического аппарата и эволюции представлений об управлении бизнес-рисками организации, включая основные составляющие управления рисками.

Методология. Авторами в процессе исследования применены методы логико-семантического, историко-генетического анализа для систематизации категориально-терминологического аппарата. Методы сравнительного анализа и абстрагирования использованы для концептуализации представлений об управлении бизнес-рисками. В работе представлены также эмпирические данные для выявления значимости отдельных групп рисков.

Результаты. Определены ключевые тенденции развития концептуальных представлений в  сфере управления бизнес-рисками организации с учетом множества политических, социальных и экономических факторов при росте неопределенности. Выделены термины, формирующие понимание сущности и характера бизнес-рисков организации с учетом динамики развития общественных отношений. В статье представлены авторское понимание бизнесрисков организации с учетом временных и пространственных составляющих, а также определение дефиниции «архитектура управления бизнес-рисками». Сделан обзор классификации бизнес-рисков с их актуализацией на основе эмпирических данных, принципов управления бизнес-рисками организации, а также методов сбора, анализа информации для выявления маркетинговых рисков.

Выводы. Установлено, что в условиях роста социальной нестабильности и неопределенности будущего происходит эволюционное развитие моделей управления бизнес-рисками организации от адаптивных и реактивных к превентивным и проактивным. При этом возникает необходимость учета законов систем в процессе формирования архитектуры управления бизнес-рисками организации, выделения маркетинговых рисков в отдельную категорию.

Цель. Выявить механизмы адаптации производственных систем к гибридной организации труда и производства, а также разработать методический подход к оценке готовности предприятий к такой трансформации.

Задачи. Проанализировать современную научную литературу; изучить практические кейсы; обобщить выявленные закономерности; создать инструментарий диагностики.

Методология. Исследование выполнено на основе качественной методологии с применением дизайна множественных кейсов. Эмпирическую базу составили пять реализованных проектов в различных сегментах промышленности. Применены методы сравнительного и системного анализа, синтеза теоретических и эмпирических данных.

Результаты. Установлено, что эффективная гибридизация требует синхронных изменений в  четырех взаимосвязанных контурах: технологическом, инфраструктурном, управленческом и защитном. Раскрыты объективные противоречия: автоматизация повышает производительность, но увеличивает зависимость от устойчивости программно-аппаратных средств; интеграция разнородного оборудования сохраняет функциональность, но усложняет обслуживание. На основе синтеза кейсов разработана четырехконтурная модель оценки готовности и интегральный индекс зрелости, позволяющие диагностировать узкие места и определять приоритеты развития.

Выводы. Предложенный методический подход переводит управление гибридной трансформацией от точечных внедрений к системной диагностике и сбалансированному развитию. Дальнейшие исследования целесообразно направить на количественную оценку экономической эффективности гибридизации и верификацию модели на расширенной выборке предприятий.

Цель. Оценить масштабы внедрения цифровых технологий на горнодобывающих предприятиях России и сроки достижения максимального влияния таких технологий на снижение текущих затрат в отрасли.

Задачи. Выполнить анализ эффективности применения цифровых технологий на отечественных и зарубежных горнодобывающих предприятиях; выбрать целевой показатель ожидаемого эффекта от использования таких технологий; выявить и адаптировать под решаемые задачи модель для прогнозирования распространения цифровых технологий; подготовить исходные данные для моделирования; провести прогноз с использованием модели.

Методология. Автором применен метод экономико-математического моделирования. Моделирование осуществлено с использованием логистической функции. Исходные данные для моделирования — это статистическая информация, существующая на момент расчета, опросы специалистов горных компаний и участников рынка.

Результаты. В настоящее время прослеживается долгосрочная тенденция к снижению производительности факторов производства в горнодобывающей отрасли вследствие ухудшения качества используемых ресурсов. Применяя цифровые технологии, предприятия снизят эксплуатационные издержки и смогут замедлить снижение производительности факторов производства. В статье представлен прогноз количества предприятий по добыче полезных ископаемых, принявших решение об использовании цифровых технологий: облачные сервисы, технологии сбора, обработки и анализа больших данных, геоинформационные системы, интернет вещей, промышленные роботы и автоматизированные линии. Прогнозные кривые количества предприятий, принявших решение о применении таких технологий, представлены как функции от времени. Определены точки перегиба, разделяющие кривые на участки с различной скоростью роста. Установлено, что все рассматриваемые технологии, кроме технологий больших данных, находятся на этапе медленного увеличения кумулятивного количества предприятий, принявших решение об использовании цифровых технологий. Максимум количества предприятий, использующих такие технологии, будет достигнут через 6–13 лет. До момента, когда их применение достигнет этапа замедляющегося роста, пройдет около 10–17 лет, до приближения к пределу насыщения — более 20 лет.

Выводы. Выполнен прогноз срока, в течение которого цифровые нововведения смогут частично нивелировать рост затрат в результате ухудшения качества разрабатываемых запасов. Такой период составляет 6–13 лет. За это время при внедрении цифровых технологий будет достигнуто прогнозируемое снижение эксплуатационных затрат. Оно поможет частично компенсировать рост эксплуатационных затрат в связи с ухудшением качества запасов и замедлить снижение производительности. Если к этому времени не появятся технологии, позволяющие снизить текущие эксплуатационные затраты на добычу и переработку минерального сырья, спад эффективности использования производственных ресурсов продолжится.

Цель. Разработать и обосновать воспроизводимую рамку построения информационных систем аналитической поддержки управления, интегрирующих многоязычную текстовую аналитику и технологии обработки речевых сигналов, с акцентом на их экономическую и управленческую ценность.

Задачи. Определить роль текстовых и речевых коммуникаций как источника ранних управленческих сигналов; рассмотреть архитектуру объединения распознавания речи и текстовой аналитики в едином контуре принятия решений; охарактеризовать систему метрик для оценки технического качества моделей и качества управленческих решений; показать эффект мультимодальной интеграции, а также сформулировать требования к устойчивости, интерпретируемости и мониторингу дрейфа.

Методология. Исследование сочетает в себе анализ открытых данных и опубликованных ориентиров качества для речевых и текстовых моделей с воспроизводимым синтетическим мультимодальным экспериментом. В эксперименте использованы прокси-признаки (эмбеддинги речи и текста), моделирующие управленческий сценарий риск-классификации. Авторы сравнивают различные стратегии интеграции модальностей (раздельную и объединенную обработку) по метрикам AUC и F1. Оценка проведена с учетом сегментации по языкам и каналам коммуникации.

Результаты. Согласно авторской позиции, интеграция речевой и текстовой модальностей способна повышать качество управленческих решений, по сравнению с использованием одной модальности, если каждая из них несет комплементарную информацию. Выявлены реалистичные ориентиры технического качества распознавания речи, подтверждена практическая применимость открытых ресурсов для построения воспроизводимых прототипов управленческих систем.

Выводы. Экономическая эффективность интеграции многоязычного NLP и ASR определена не только точностью распознавания, но и вкладом системы в снижение управленческих рисков, ускорение реакции и повышение прозрачности процессов. Для устойчивого внедрения необходимы стратифицированная оценка качества, мониторинг изменений данных во времени и встроенные механизмы интерпретации результатов.

Цель. Сформировать воспроизводимую методологию предсказательного моделирования социально-экономических процессов на основе интеллектуального анализа данных, пригодную для академических исследований и практического внедрения в контуры управления.

Задачи. Обосновать переход от «узких» эконометрических спецификаций к гибридным схемам, сочетающим эконометрику, регуляризацию и методы машинного обучения / глубокого обучения; охарактеризовать протокол построения прогностического конвейера для временных рядов с учетом ограничений реальных данных; задать правила корректного сравнения моделей на временной оси и предотвращения утечек данных; раскрыть роль интерпретируемости и мониторинга устойчивости для социально-экономических приложений; показать методологию на репликациях прогнозирования инфляции.

Методология. Исследование построено как воспроизводимый modeling pipeline: согласование частот и календаря, предобработка и инженерия признаков (лаги, разности, агрегаты), обучение и настройка моделей (классические временные ряды, регуляризованные регрессии, деревья и ансамбли, нейросети), time-aware валидация (pseudo-out-of-sample, rolling/expanding windows), оценка качества (MAE, RMSE), интерпретация результатов (SHAP/LIME), а также процедуры мониторинга деградации и дрейфа.

Результаты. Показано, что качество прогнозов определено не только выбором алгоритма, но и информационным пространством факторов и корректностью протокола оценки. В постановках data-rich современные ML/DL-модели способны давать существенное снижение ошибок на коротких горизонтах. Однако эффект неоднороден по горизонтам и конфигурациям, а отдельные ансамблевые модели могут не превосходить простые бенчмарки без строгой настройки и проверки. Методы динамического усреднения/выбора моделей демонстрируют преимущества точечно и не гарантируют систематического доминирования.

Выводы. Предсказательное моделирование социально-экономических процессов требует строгого воспроизводимого протокола: временно-корректной валидации, контроля утечек, сопоставимых метрик и обязательной интерпретируемости. Выигрыш современных методов является режимно-зависимым и должен подтверждаться псевдовыборочным тестированием и стресс-проверками; внедрение моделей должно сопровождаться мониторингом устойчивости и управлением рисками применения.

Цель. Отразить роль репутационных механизмов в снижении асимметрии информации на платформах электронной коммерции, а также оценить их влияние на стимулы продавцов и общественное благосостояние.

Задачи. Построить теоретическую модель взаимодействия продавцов и покупателей в условиях асимметрии информации; раскрыть влияние репутационного механизма на стратегии продавцов товаров разного качества; определить условия, при которых репутация выступает своего рода дисциплинирующим фактором относительно снижения асимметрии информации и повышает общественное благосостояние; эмпирически проверить работоспособность репутационных сигналов на примере маркетплейсов.

Методология. В статье представлена двухпериодная теоретическая модель с неполной информацией, в которой продавцы различаются по качеству продаваемых товаров. Анализ проведен с использованием инструментов микроэкономического моделирования. Эмпирическая часть основана на эконометрическом анализе данных маркетплейсов Wildberries и Ozon за 2025 г.

Результаты. Теоретический анализ показал, что угроза потери будущей прибыли вследствие ухудшения рейтинга может изменить стимулы продавцов товаров низкого качества и ограничить их склонность к недобросовестному поведению. Репутационный механизм повышает общественное благосостояние за счет сокращения ущерба от обмана и роста доли честных сделок, при этом его эффект усиливается при увеличении доли продавцов товаров низкого качества на рынке. Эмпирические результаты подтверждают, что репутационные показатели связаны с объемом продаж в большинстве спецификаций. Это указывает на работоспособность рейтингов как экономически значимого сигнала о качестве даже в категориях с высокой исходной асимметрией информации.

Выводы. Репутационные механизмы на платформах электронной коммерции выполняют двойную функцию: они служат информационным сигналом для покупателей и одновременно формируют систему долгосрочных стимулов для продавцов. Сочетание теоретического и эмпирического анализа показывает, что рейтинги способны снижать асимметрию информации и повышать устойчивость цифровых рынков даже в категориях с высоким исходным уровнем асимметрии.

Цель. Сформулировать и обосновать направления развития российского рынка кредитных деривативов, а также показать их перспективы.

Задачи. На основании анализа зарубежной и российской практики, статистических данных о мировом рынке кредитных деривативов определить перечень потенциальных продавцов кредитной защиты на отечественном рынке; разработать рекомендации по развитию на нем торгово-расчетной и постторговой инфраструктуры; сформулировать ряд направлений по совершенствованию отечественной стандартной документации применительно к сделкам с кредитными деривативами.

Методология. Исследование основано на методах сравнительного анализа и синтеза научного и практического экономического знания, обеспечивающих комплексное рассмотрение проблемы организации рынка кредитных деривативов в России. Автором также использован метод структурного анализа статистических данных о зарубежных рынках кредитных деривативов.

Результаты. В исследовании представлен анализ текущего состояния и перспектив развития в России рынка кредитных деривативов. С учетом статистических данных зарубежных рынков и опыта ряда стран (в частности, Бразилии) автором определены ключевые субъекты, способные выступать в роли потенциальных продавцов кредитной защиты на российском рынке: в качестве таковых для облигаций первого уровня листинга выделены системно значимые кредитные организации, обладающие развитой системой управления рисками. Для облигаций второго и третьего эшелонов (в том числе выпусков малого и среднего бизнеса) в качестве поставщика защиты обосновано привлечение Банка корпорации малого и среднего предпринимательства. Выявлена необходимость и сформированы предложения по совершенствованию стандартной документации НАУФОР RISDA в аспекте включения в нее понятий и определений кредитного дериватива, механизма оценки премии и подходов к конструированию так называемых ванильных версий инструментов данного класса. Автором сформулирован ряд требований по организации торгово-расчетной и постторговой инфраструктуры рынка кредитных деривативов: необходимость внедрения института центрального контрагента, выставление двусторонних маржинальных требований, установка лимитов на открытие позиций и непрерывная оценка финансовой устойчивости для продавцов кредитной защиты. Определены потенциальные субъекты инфраструктуры: АО НКО «Национальный клиринговый центр» (центральный контрагент) и АО НКО «Национальный расчетный депозитарий» (центр раскрытия информации).

Выводы. Проведенный анализ подтверждает, что, несмотря на отсутствие системных сделок с кредитными деривативами в России, рынок инструментов данного класса обладает значительным потенциалом для развития. Для целей формирования стабильного, ликвидного и  надежного рынка необходима реализация комплекса предложенных автором мер. Среди них — определение пула организаций, допущенных к предоставлению кредитной защиты (от системно значимых банков до институтов развития предпринимательства), совершенствование стандартной документации, а также развитие торгово-расчетного и постторгового компонентов инфраструктуры рынка. По мнению автора, реализация предложенных в исследовании мер позволит не только снизить общий уровень кредитных рисков в отечественной экономике, но и повысить инвестиционную привлекательность корпоративных облигаций, что положительно отразится на развитии отечественного фондового рынка в целом.

Цель. Изучить вклад капитализации фондового рынка, объема торгов на биржах, оборачиваемости акций, волатильности их цен и соотношения «цена/прибыль» в квартальный валовой внутренний продукт (ВВП) Республики Индия с 2000 по 2024 г.

Задачи. Собрать и рассчитать данные относительно капитализации, объема торгов, оборачиваемости, волатильности, соотношения «цена/прибыль» и экономического роста; исследовать данные с позиций сезонности, трендов, стационарности, коинтеграции, корреляции, отклика на импульс, кумулятивного отклика, дисперсии ошибки прогноза и причинности; сделать выводы о связи между капитализацией, объемом торгов, оборачиваемостью, волатильностью, соотношением «цена/прибыль» и экономическим ростом в Республике Индия.

Методология. С использованием дефлированных значений капитализации, объема торгов и ВВП, а также показателей оборачиваемости, волатильности и соотношения «цена/прибыль» выполнено классическое аддитивное разложение сезонности, а также рассмотрены тренды с помощью точечных диаграмм. Проведены расширенный тест Дики и Фуллера для оценки стационарности, тест коинтеграции Энгла и Грейнджера, рассчитаны коэффициенты корреляции Пирсона и их р-значения. Рассчитав векторную авторегрессионную модель, автор проанализировал отклики на импульс. Оценен кумулятивный отклик, разложена дисперсия ошибки прогноза и применен тест Грейнджера на причинность.

Результаты. Установлена долгосрочная устойчивая связь ВВП Республики Индия с капитализацией, объемом торгов, соотношением «цена/прибыль» и оборачиваемостью. Абсолютные изменения исследуемых показателей фондового рынка не дают моментального вклада в темп роста экономики, однако эффект от прошлых значений изменений капитализации и оборачиваемости на ВВП является положительным, от объема торгов — отрицательным, а от волатильности и цены на прибыль — нулевым. Вклад шоков переменных фондового рынка на рост экономики составил чуть менее 40 %. Причинами роста ВВП Республики Индия по Грейнджеру стали изменения капитализации, волатильности и соотношения «цена/прибыль».

Выводы. По итогам всех проведенных тестов капитализация оказалась единственным показателем фондового рынка, который оказывает влияние на ВВП страны. В большинстве тестов подтверждается вклад объема торгов. Остальные рассматриваемые переменные показали неоднозначный вклад в развитие экономики Республики Индия. Однако общий вклад абсолютных колебаний всех факторов фондового рынка в абсолютный прирост ВВП составляет чуть менее 40  %.